一种基于深度学习模型的文本纠错方法
实质审查的生效
摘要
一种基于深度学习模型的文本纠错方法，BERT模型使用了Transformer模型的编码器部分，MacBERT用目标单词的相似单词,替代被mask的字符，减轻了预训练和微调阶段之间的差距。并且原始下一个句子预测任务贡献不大，其引入了句子顺序预测任务。基于上两个预训练任务的设置，MacBERT便有了强大的文本建模能力。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习模型的文本纠错方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114528825A
申请号 ：
CN202210116938.4
公开（公告）日 ：
2022-05-24
申请日 ：
2022-02-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李晓瑜冯落落冯卫森李沛
申请人 ：
山东新一代信息产业技术研究院有限公司
申请人地址 ：
山东省济南市高新区港兴三路北段未来创业广场3号楼11-12层
代理机构 ：
济南泉城专利商标事务所
代理人 ：
李桂存
优先权 ：
CN202210116938.4
主分类号 ：
G06F40/232
IPC分类号 ：
G06F40/232 G06F40/205 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F40/232
拼写校正，例如拼写差错程序或加元音符
法律状态
2022-06-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 40/232
申请日 : 20220207
申请日 : 20220207
2022-05-24 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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